OpenMed的NER模型采用65M至568M参数的多样化架构设计，特别适合处理临床记录和研究文献中的复杂实体。其SuperClinical系列模型能同时识别化学物质、基因变异、肿瘤标记等17类医疗实体，处理”KRAS基因突变驱动肿瘤形成”此类专业文本时准确率达99.91%。平台创新性地开发了模型发现应用，支持按药理学、肿瘤学等专业领域筛选模型，相比传统单一模型方案效率提升3倍以上。实际测试显示，在BI55/MedText数据集上批量处理100条记录仅需分钟级耗时。
本答案来源于文章《OpenMed：免费提供医疗领域AI模型的开源平台》
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